kibana

#ELKStack之极速入门（上） 链接： https://pan.baidu.com/s/1V2aYpB86ZzxL21Hf-AF1rA 提取码：7izv 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 ##1. EKL介绍 ###1.1 需求背景 一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题 出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块， 构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。 一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： (1)收集－能够采集多种来源的日志数据 (2)传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 (3)存储－如何存储日志数据 (4)分析－可以支持 UI 分析 (5)警告－能够提供错误报告，监控机制 ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的 满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。 ###1.2 ELKStack介绍

ELK Stack Elasticsearch：分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎，使其具有复杂的搜索功能； Logstash：数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置； Kibana：数据分析和可视化平台。通常与 Elasticsearch 配合使用，对其中数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示； Filebeat：ELK 协议栈的新成员，一个轻量级开源日志文件数据搜集器，基于 Logstash-Forwarder 源代码开发，是对它的替代。在需要采集日志数据的 server 上安装 Filebeat，并指定日志目录或日志文件后，Filebeat 就能读取数据，迅速发送到 Logstash 进行解析，亦或直接发送到 Elasticsearch 进行集中式存储和分析。 目前成熟架构(亿级)： Filebeat * n + redis + logstash + elasticsearch + kibana 中小型（本文部署）: Filebeat*n +logstash + elasticsearch + kibana Docker 部署Filebeat

环境：ES 6.2.2 os：Centos 7 kibana:6.2.2 介绍 索引是ElasticSearch存放数据的地方，可以理解为关系型数据库中的一个数据库。事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细节由Elasticsearch关心既可。（索引的名字必须是全部小写，不能以下划线开头，不能包含逗号） 类型用于区分同一个索引下不同的数据类型,相当于关系型数据库中的表。在Elasticsearch中，我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”，因为他们的数据结构也是相同的。每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义，就像传统数据库表中的列一样。所有类型下的文档被存储在同一个索引下，但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。 文档是ElasticSearch中存储的实体，类比关系型数据库，每个文档相当于数据库表中的一行数据。在Elasticsearch中，文档(document)这个术语有着特殊含义。它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据（以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中）。

图形数据库，用于查找犯罪或者啥的很好用：反欺诈 win安装neo4j使用查询 https://www.cnblogs.com/rubinorth/p/5853204.html linux下安装neo4j使用查询 https://blog.csdn.net/u013946356/article/details/81736232 倒数 https://blog.csdn.net/graphway/article/details/80797134 Elasticsearch搜索引擎 kibana可视化工具 logstah 管道工具,还有分词器ik https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/8484457.html https://blog.csdn.net/makang110/article/details/80596017 https://blog.csdn.net/qq_28799479/article/details/82425751 https://www.cnblogs.com/Jxwz/p/4147425.html kettle 开源etl工具 https://www.cnblogs.com/wingsless/p/3187436.html https://blog.csdn.net/qq_36743482/article/details

本篇主要内容如下： 主要内容 前言 项目中我们总是用 Kibana 界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。 Kibana 就是我们常说的 ELK 中的 K 。 Kibana 界面如下图所示： Kibana 界面 但这些日志检索原理是什么呢？这里就该我们的 Elasticsearch 搜索引擎登场了。 一、Elasticsearch 简介 1.1 什么是 Elasticsearch? Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。简单来说只要涉及搜索和分析相关的， ES 都可以做。 1.2 Elasticsearch 的用途？ Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例： 比如一个在线网上商店，您可以在其中允许客户搜索您出售的产品。在这种情况下，您可以使用 Elasticsearch 存储整个产品目录和库存，并为它们提供搜索和自动完成建议。 搜索手机 比如收集日志或交易数据，并且要分析和挖掘此数据以查找趋势，统计信息，摘要或异常。在这种情况下，您可以使用 Logstash（Elasticsearch / Logstash / Kibana 堆栈的一部分）来收集，聚合和解析数据

Nginx 是一个开源、免费、高性能的 HTTP 和反向代理服务器，也可以用于 IMAP/POP3 代理服务器。充分利用 Nginx 的特性，可以有效解决流量高并发请求、cc ***等问题。 本文探讨了电商场景下 Nginx 的监控方案，并将使用过程中遇到的问题和解决方案与大家一起分享。 Nginx 特性 作为 Web 服务器，Nginx 不免要与 Apache 进行比较。 相比 Apache 服务器，Nginx 因其采用的异步非阻塞工作模型，使其具备高并发、低资源消耗的特性，高度模块化设计使 Nginx 具备很好的扩展性；在处理静态文件、反向代理请求等方面，Nginx 表现出很大的优势。 Nginx 常见的使用方式 Nginx 可以作为反向代理服务器来转发用户请求；并能够在处理请求的过程中实现后端实例负载均衡，实现分发请求的功能；也可将 Nginx 配置为本地静态服务器，处理静态请求。 Nginx 监控 监控指标梳理 Nginx 处理请求的全过程应被监控起来，以便我们及时发现服务是否能够正常运转。 Nginx 处理请求的过程被详细地记录在 access.log 以及 error.log 文件中，我们给出以下（表 1）需要监控的关键指标： 表1：关键指标 监控实践 下面从延迟、错误、流量以及饱和度四个指标对 Nginx 监控实践进行说明。 延迟监控 延迟监控主要关注对

线上部署了ELK+Redis日志分析平台环境, 随着各类日志数据源源不断的收集, 发现过了一段时间之后, ELK查看会原来越慢, 重启elasticsearch服务器节点之前同步时间也会很长, 这是因为长期以来ELK收集的索引没有删除引起的! 以下是ELK批量删除索引的操作记录: 1) 访问head插件(http://10.0.8.44:9200/_plugin/head/) 或者在elasticsearch节点上使用下面命令查看elk的索引 (10.0.8.44是elk集群中的任意一个节点) [root@elk-node01 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.44:9200/_cat/shards' 删除索引的命令 [root@elk-node01 ~]# curl -XDELETE http://10.0.8.44:9200/索引名 还可以根据需求,过滤出想要查看的索引,比如查看2018.08.02并且是10.0.52.22的索引 [root@elk-node01 ~]# curl -XGET 'http://10.0.8.44:9200/_cat/shards' |grep "2018\.08\.02" |grep "10.0.52.22"|awk '{print $1}' 2) 可以先将要删除的索引查看出来存到临时文件里, 然后进行批量删除

本文从以下四个方面，阐述风控管理平台的建设： 一. 架构演进 二. 技术架构 三. 业务架构 四. 系统难点 一. 架构演进 将公司内部风控系统从业务代码为主的风控架构改造为了平台化为主的2代架构，进而改造成为动态化及离线数据模型化的2.5代架构，正在向深度学习，在线数据模型的3代架构上演变。 二. 技术架构 首先来看目前风控的技术架构，从业务及架构层面将风控划分为五大体系：分别是存储体系，识别体系，支撑体系，运营体系，数据计算体系。 其中存储体系包括hbase，mysql，redis，es，hive，实际上都利用了现有的框架或开源项目。 识别体系包括控制平台（控制系统，批处理系统，决策系统，总线系统），处罚平台（处罚系统），分析平台（规则系统，模型系统）， 数据平台（数据系统，运营数据系统）。 支撑体系主要是指后台配置系统。 运营体系主要是指风控运营系统，kibana报表系统。 数据计算体系主要指大数据及离线计算平台及基于其上的数据分析业务。 其调用关系如下图： 三. 业务架构 其次，来看整个系统的业务架构。目前已经初步具备的 业务能力有，营销作弊，交易欺诈，登录注册防控，内容防控 数据模型能力有，用户画像及风险评级，关联反查，风险大盘，各类报表等 运营能力有，用户预警，商户预警，案件审核，综合信息查询 并且基于现有的数据，分类整理并形成了自身的数据资产，分别为名单类，用户类

使用kibana可视化报表实时监控你的应用程序，从日志中找出问题，解决问题 参考文章： （1）使用kibana可视化报表实时监控你的应用程序，从日志中找出问题，解决问题 （2）https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/9175940.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4437974/blog/4713469